R语言 MCRestimate包 MCRconfusion()函数中文帮助文档(中英文对照)

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MCRconfusion(MCRestimate)
MCRconfusion()所属R语言包：MCRestimate

                                        Summary tables for MCRestimate objects
                                         MCRestimate对象汇总表

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

MCRwrongsamples returns a matrix with all the samples that have a higher frequency of being predicted as a member of a wrong class than of the correct class for at least one classification method. MCRconfusion summarizes the result of the vote matrices
MCRwrongsamples返回一个矩阵有更高频率的预测比错类的分类方法至少有一个正确的类成员的所有样品。 MCRconfusion总结表决矩阵的结果


用法----------Usage----------


MCRwrongsamples(x,
         col.names=names(x),
         rownames.from.object=TRUE,
         subgroup=NULL,
         freq=FALSE)

MCRconfusion(x,
             col.names=names(x),
             row.names=NULL)



参数----------Arguments----------

参数：x
List of objects of S3 class MCRestimate
S3类MCRestimate对象名单


参数：col.names
Vector of strings used for column names. The length must match the number of objects in x
字符串矢量用于列名。长度必须匹配的对象x


参数：rownames.from.object
Logical. If TRUE then the sample names of the MCRestimate object in x are used as row names
逻辑。如果是TRUE，则MCRestimatex被用作行名对象的样本名


参数：subgroup
Logical. If TRUE then only the samples which belongs to the specified group are listed in the table
逻辑。只属于指定组的样品，如果为true，则表中列出


参数：freq
Logical. If TRUE then the frequency with which each sample in the table has been misclassified will be printed.
逻辑。如果是TRUE，则表中的每个样本已误判的频率将被打印。


参数：row.names
Vector of strings used for row names. If not specified the names of the groups are used
矢量行名称中使用的字符串。如果没有指定团体的名称


值----------Value----------

MCRwrongsamples returns a matrix and MCRconfusion returns a confusion matrix.
MCRwrongsamples返回一个矩阵MCRconfusion返回一个混淆矩阵。


作者（S）----------Author(s)----------


Markus Ruschhaupt <a href="mailto:m.ruschhaupt@dkfz.de">mailto:m.ruschhaupt@dkfz.de</a>



参见----------See Also----------

MCRestimate
MCRestimate


举例----------Examples----------


library(golubEsets)
data(Golub_Train)
exSet <- Golub_Train[1:500,]
result1 <- MCRestimate(exSet,"ALL.AML",classification.fun="RF.wrap",cross.outer=3,cross.repeat=2)
result2 <- MCRestimate(exSet,"ALL.AML",classification.fun="PAM.wrap",poss.parameters=list(threshold=c(0.5,1)),cross.inner=3,cross.outer=3,cross.repeat=2)
MCRwrongsamples(list(result1,result2),subgroup="AML",col.names=c("Random Forest","PAM"))
MCRconfusion(list(result1,result2),col.names=c("Random Forest","PAM"))

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